天文学者は機械学習を用いて、イベント・ホライゾン・テレスコープ2019のブラックホールM87*の画像を向上させた。
人工知能（AI）のおかげで、超巨大ブラックホールの最初の写真が「最大解像度」に生まれ変わった。
おとめ座銀河団の中心にある太陽系サイズのブラックホール、M87*の象徴的な2019年の画像は、5,300万光年の宇宙を通って私たちに届いた電波をクラスタリングして作られた。
今回、新たな取り組みとして、機械学習を用いて画像をクリーンアップし、可能な限りの解像度を達成するためにシャープにし、天文学者が「痩せたドーナツ」と表現した明るいガスに囲まれた、より大きく暗い中心領域を露出させた。
研究者らは4月13日、更新した画像をThe Astrophysical Journal Lettersに発表した。
「ニュージャージー州プリンストンにある高等研究所（Institute for Advanced Study）の天文学者であるLia Medeiros氏は声明の中で、「我々の新しい機械学習技術であるPRIMOによって、我々は現在の（望遠鏡）アレイの最大解像度に到達することができた。
「ブラックホールを近くで研究することはできないので、画像の詳細はブラックホールの振る舞いを理解する上で重要な役割を果たす。
画像に写っているリングの幅は2倍ほど小さくなっており、我々の理論モデルや重力テストに強力な制約となるだろう。”
メシエ87ブラックホールは、我々の太陽系と同じ大きさで、太陽の質量の65億倍である。このブラックホールは、世界的に同期した8台の電波望遠鏡からなるEvent Horizon Telescope（EHT）によって撮影された。
ブラックホールには強力な重力があり、何も（光さえも）その顎から逃れることはできない。
というのも、活動中のブラックホールは、降着円盤（ブラックホールの事象の地平面を回るガス雲や恒星から取り出された物質の広大な輪）に囲まれており、摩擦によって高温に加熱され、かすかではあるが検出可能な輝きを生み出しているからだ。
これらのかすかな電波画像から、天文学者は遠方の特異点を光のハローに囲まれたドーナツ状の穴として再構成することができた。
しかし、電波望遠鏡がないところでは、光のパズルのピースが欠落しているため、データのギャップが生じ、画像がぼんやりと輪郭のはっきりしないものになっていた。
この画像を改善するために、研究者たちは主成分干渉モデリング（PRIMO）と呼ばれる新しいAI技術を利用した。この技術は、ブラックホールへのガス付加の3万枚以上の高忠実度のシミュレーション画像を分析し、共通パターンを見つけるものである。
これらのパターンは、よりシャープな推定値を生成するためにブレンドされ、元の画像に適用される前に、発生頻度によって分類された。
新しくレンダリングされた画像をEHTデータおよびブラックホールがどのように見えるべきかという理論と照合することによって、研究者たちは、その画像が実物に非常に近い近似であることを確認した。
これは明らかに、ブラックホールが我々の期待通りに見えるという大前提を必要とするが、研究者らは、2019年の画像は、その広範な詳細についての理論的予測をすでに確認したと述べている。
この新しい画像によって、重力と量子力学に関する我々の理論が崩れ、融合する、宇宙の穴が生み出す極端な効果をさらに深く研究することが可能になるだろう、と研究チームは付け加えた。
「2019年の画像は始まりに過ぎません」とメデイロスは言う。「百聞は一見にしかずというが、その画像の根底にあるデータにはもっと多くの物語がある。
PRIMOは、そのような洞察を引き出すための重要なツールであり続けるでしょう。”livesciencに触発されたニュース。
